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Sql Server 数据库建全文搜索

时间:2020-01-10 13:03:38      阅读:168      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:sele   含义   成功   变化   数据库   列表   pat   tuesday   size   

摘自:https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5041605.html

SQL Server 的全文搜索(Full-Text Search)是基于分词的文本检索功能,依赖于全文索引。全文索引不同于传统的平衡树(B-Tree)索引和列存储索引,它是由数据表构成的,称作倒转索引(Invert Index),存储分词和行的唯一键的映射关系。倒转索引是在创建全文索引或更新全文索引时,由SQL Server自动创建和维护的。全文索引主要包含三种分析器:分词器(Word Breaker)、词干分析器(stemmer)和同义词分析器。全文索引中存储的数据是分词及其位置等信息,分词是基于特定语言的语法规则,按照特定的符号寻找词语的边界,把文本分解为“单词”,每一个单词叫做一个分词(term);全文索引有时会提取分词的词干,把词干的多种派生形式存储为单一词干,这个过程叫做提取词干;根据用户提供的自定义同义词列表,把相关的单词转换为同义词,这个过程叫做提取同义词。

生成全文索引是把用户表中的文本数据进行分词(Word breaker)和提取词干(Stemmer),并转换同义词(Thesaurus),过滤掉分词中的停用词(Stopword),最后把处理之后的数据存储到全文索引中。把数据存储到全文数据的过程叫做填充(Populate)或爬虫(Crawl)进程,全文索引的更新方式可以手动填充,自动填充,或增量填充。

一,全文搜索的基本组件

1,分词器

分词器(Word Breaker),顾名思义,用于分词,它根据特定语言的语法规则,分割文本中的单词,分词器在拆分单词时,还会记录每个分词在字符串中的位置,分词器把分词,分词的位置,文档ID,全文索引列的序号等信息的组合,称作标记(Token)。

例如,对于语句"Kitty is a cute cat",在全文索引填充时,分词器把该语句拆分成5个单词:Kitty,is,a,cute,cat。 如果使用默认的停用词列表,那么“is”,“a”都是停用词,全文索引会把停用词丢失,只存储分词:Kitty,cute,cat。

虽然停用词不会添加到全文索引中,但是分词的位置会被考虑。“Kitty” ,“cute” 和  “cat”的Position 分别是1,4 和 5。通过分词的位置,全文搜索能够进行位置相邻的查询:两个分词之间最多存在N个单词。例如,查询语句:contains(column, ‘near((Kitty,cate),3)‘) 的含义是存在两个word,“Kitty” 和 “cate”,其最大距离是3,从column中查询出包含该条件的phrase,字符串“Kitty is a cute cat.”  满足匹配条件。

2,停用词

停用字词列表(StopList)是非索引字词的列表,每个StopList中存储的分词都是不会用于搜索的分词,叫做停用词(StopWords),全文索引不会存储停用词,但是停用词所占的位置会被记录,如果对停用词进行contians查询,即使基础表(underly table)中的字段中存在该停用词,全文索引也不会返回任何数据行。通常情况下,停用词(Stopword)都是常用的单词,在语句中出现的频率十分高,过滤掉停用词,能够减少全文索引的size,提高全文查询的性能。

3,词干Stemmer) 和 同义词(Thesaurus)

词干抽取器(Stemmer )用于把同源单词转换为其根形式,能够转换为相同根形式的单词是同源的。例如,对于单词run,有很多同源的单词:

  • ran
  • running
  • runs
  • runner (perhaps)

同义词词典(Thesaurus)是一个XML文件,用于定义特定语言的同义词列表,例如,我们可以设置“Author” , “Writer” ,“journalist”是同义词。

二,创建全文索引

创建全文索引之前,必须创建全文目录(Full-Text Catalog),全文目录用于组织全文索引,是全文索引的容器。每一个全文索引必须属于一个全文目录。全文目录是个逻辑结构,跟数据库的架构(Schema)相同,根据全文索引的存储位置无关。

create fulltext catalog catalog_test
as default;

为了创建全文索引,基础表上必须存在一个唯一的(unique)、单列的(single-column)、非空的(non-nullable)的索引,全文引擎使用该索引把基础表上的每行数据映射唯一索引键上,倒转索引存储的就是该索引键和分词之间的映射关系。

create unique index uidx_dbLogID 
on [dbo].[DatabaseLog]
([DatabaseLogID]);

每个表只能创建一个全文索引,创建全文索引时,必须考虑全文索引存储的文件组,全文索引关联的停用词列表,全文索引的更新方式,以及跟文本关联的语言,全文索引列必须是文本字段,例如:

技术图片
create fulltext index 
on [dbo].[DatabaseLog]
(
[tsql] language 1033
)
key index ui_dbLogID
on (catalog_test,filegroup [primary]) 
with(change_tracking=off ,no population ,stoplist=system);
技术图片

1,语言(language)

选项 language 是可选的,用于指定列级别的语言,该选项的值可以是语言的名称或LCID,如果没有指定language选项,那么使用SQL Server实例的默认语言。从系统视图 sys.fulltext_languages (Transact-SQL)中查看系统支持的语言及其对应的LCID 和名称。

2,全文目录(fulltext_catalog)

选项fulltext_catalog_name 用于指定全文索引的分组,

3,文件组(filegroup)

选项 filegroup filegroup_name 用于指定全文索引存储的文件组,如果没有指定文件组,那么全文索引和基础表存储在相同的文件组中。由于更新全文索引是IO密集型操作,因此,为了更快的更新全文索引,最好把全文索引存储在不同于基础表的的物理硬盘或文件组上,以达到最大的IO并发。

4,填充全文索引的方式

和普通的索引相同,当基础表数据更新时,全文索引必须自动更新,这是系统默认的行为,也可以配置手动更新全文索引,或者间隔特定的时间点自动更新全文索引。

选项CHANGE_TRACKING 用于指定跟全文索引列相关的数据更新(Update,Delete,或Insert)是否需要同步到全文索引,

  • CHANGE_TRACKING = MANUAL :手动更新
  • CHANGE_TRACKING =AUTO:自动更新,默认设置,当基础表数据变化时,全文索引自动更新,
  • CHANGE_TRACKING =OFF , NO POPULATION:不更新,指定选项NO POPULATION,表明在创建全文索引之后,SQL Server不会更新(populate)全文索引;如果未指定选项NO POPULATION,在创建全文索引之后,SQL Server更新全文索引。

5,停用词(STOPLIST)

停用词(StopWord)也称作噪音词,每一个全文索引都会关联一个停用词列表,默认情况下,全文索引关联的是系统停用词(system stoplist)。全文引擎把停用词从分词中删除,使全文索引不会包含停用词。

STOPLIST [ = ] { OFF | SYSTEM | stoplist_name }  

三,填充全文索引

填充全文索引也叫做爬虫(crawl)进程,或填充(Population)进程。由于创建或填充全文索引会消耗大量的系统(IO、内存)资源,因此尽量选择在系统空闲时对全文索引进行填充。在创建全文索引时,通过指定选项 CHANGE_TRACKINGMANUAL,或 CHANGE_TRACKINGOFF, NO POPULATION新建的全文索引不会立即填充,用户可以选择在系统空闲时,使用 alter fulltext index 语句执行填充操作。只有填充全文索引之后,全文索引才包含基础表的分词数据。

alter fulltext index 
on table_name
start { full | incremental | update } population;

更新全文索引有三种方式:

  • FULL POPULATION:全部填充,从基础表中获取每一行,重新编入全文索引;
  • INCREMENTAL POPULATION:增量填充,前提是基础表中包含timestamp字段,从上一次填充之后,只把更新之后的数据编入全文索引;
  • UPDATE POPULATION:更新填充,从上一次填充之后执行更新(insert、update、或delete)操作的数据行重新编入索引;

在创建全文索引时,如果指定CHANGE_TRACKING=AUTO   或   CHANGE_TRACKING=  OFF , 那么新建的全文索引会立即开始填充进程。 

四,使用 contains 谓词查询全文索引

如果想要在查询中使用全文索引,通常使用CONTAINS谓词来调用全文索引,实现比LIKE关键字更复杂的文本匹配查询,而LIKE关键字是模糊匹配,不会调用全文索引。

例如,利用contains谓词执行单个分词的完全匹配查询:

select [tsql] 
from [dbo].[DatabaseLog] 
where contains([tsql], ‘searchword‘, language 1033);

全文查询跟Like相比,速度更快,支持的搜索功能更复杂,使用contains谓词,不仅能够执行分词的完全匹配或分词的前缀匹配查询,还能够执行基于词根的查询,基于自定义同义词的查询,基于距离和顺序的相邻分词查询。但是,和Like 相比,contains谓词不能进行后缀匹配查询。

contains谓词返回的结果是布尔值,如果全文索引列中包含指定的关键字或查找模式(pattern),返回TRUE;否则,返回FALSE。

contains谓词支持word查询和短语查询,word是指单个分词,短语(phrase)是由多个word和间隔的空格组成的,对于短语,必须使用双引号,将多个word组成一个短语。

1,逻辑组合查询

使用and ,and not, 或 or 逻辑运算符 匹配多个word 或 多个phrase

CONTAINS(Name, ‘"Mountain" OR "Road" ‘)
CONTAINS(Name, ‘ Mountain OR Road ‘)

2,前缀查询

使用contains谓词进行前缀匹配,和like ‘prefix%‘功能相同,只不过contains谓词使用“*”作为通配符,“*”匹配0,1或多个字符,前缀匹配的写法是:‘"prefix*"‘,全文索引只能执行前缀匹配。

CONTAINS(Name, ‘ "Chain*" ‘)
CONTAINS(Name, ‘"chain*" OR "full*"‘)

3,查询同义词(thesaurus)或词干(stemmer)

Stemmer(词干),例如,根据语法规程,英语的动词 根据数(单数,复数),人称,时态的不同而存在不同的变化形式,这些单词都是同源的。

CONTAINS(Description, ‘ FORMSOF (INFLECTIONAL, ride) ‘)

THESAURUS (同义词),需要导入XML进行配置,SQL Server 提供一个默认的Thesaurus file,是Empty的。如果在Thesaurus file 配置“Author”,“Writer”,“journalist” 是同义词,在使用fulltext index查询时,只要满足任意一个同义词,都匹配成功。

CONTAINS(Description, ‘ FORMSOF (THESAURUS, author) ‘)

4,距离查询

使用 near 函数,查询匹配相邻分词的数据行,near函数的定义如下,用于需要在查询模式中指定距离查询的查询模式:

NEAR ( ( { <simple_term> | <prefix_term> } [ ,…n ] )  [, <maximum_distance> ] [, <match_order> ] ) 

例如:使用Near 函数指定相邻分词的距离和匹配顺序,near((term1,term2,term3),5)表示任意两个term之间的距离不能超过5, near((term1,term2,term3),5,true),表示任意两个term的距离不能超过5,并且按照 term1,term2,term3的顺序存在于字符串中。

技术图片
--regardless of the intervening distance and regardless of order
CONTAINS(column_name, ‘NEAR(term1,"term3 term4")‘)
--searches for "AA" and "BB", in either order, within a maximum distance of five
CONTAINS(column_name, ‘NEAR((AA,BB),5)‘)
--in the specified order with regardless of the distance
CONTAINS(column_name, ‘NEAR ((Monday, Tuesday, Wednesday), MAX, TRUE)‘)
技术图片

对于 near((term1,term2,term3),5,true),term1 和 term5之间最多存在5个term,不包括内部的搜索分词,“term2”,例如:

CONTAINS(column_name, ‘NEAR((AA,BB,CC),5)‘)

这个查询会匹配下面的文本,注意,内部的搜索分词CC没有计算距离:

BB one two CC three four five AA

例如,在原文本中,分词bike和control的最大距离不能超过10,分词bike必须出现在分词control的前面:

CONTAINS(Comments , ‘NEAR((bike,control), 10, TRUE)‘)

SQL Server提供的全文搜索功能,比LIKE关键字丰富,具备初级的全文搜索功能,速度快,维护简单,缺点是,全文搜索功能非常有限,在实际的开发中,可以配合开源的全文搜索引擎,例如,Solr,Elasticsearch等来开发功能更强大的全文搜索功能。

摘自:https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5041605.html

Sql Server 数据库建全文搜索

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原文地址:https://www.cnblogs.com/shuaichao/p/12175354.html

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